pandas.DataFrame.iloc的具體使用詳解

今天學習時遇到瞭這個方法,為瞭加深理解做一下筆記。

在這裡插入圖片描述

這是該方法的文檔,從中可以看出,中括號裡允許輸入可情形有5種。
此外,iloc方法既可以索引行數據,也可以列數據。

//首先創建DataFrame
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'城市':['北京','廣州', '天津', '上海', '杭州', '成都', '澳門', '南京'], 
 
                   '平均收入':[10000, 10000, 5000, 5002, 40000, 50000, 8000, 5000],
 
                    '人口':[500, 400, 300, 400, 250, 250, 405, 360]})

數據如下

在這裡插入圖片描述

第一種 整數做索引

// 索引第2行
df.iloc[1]

在這裡插入圖片描述

// 索引第2行第3列
df.iloc[1,2]

在這裡插入圖片描述

第二種 列表或數組做索引

// 索引2、3兩行數據
df.iloc[[1,2]]

在這裡插入圖片描述

// 索引2、3兩行數據的前兩列
df.iloc[[1,2],[0,1]]

在這裡插入圖片描述

第三種 利用切片做索引

// 索引前5行數據的前兩列
df.iloc[0:5,0:2]

在這裡插入圖片描述

// 和切片原理一樣,2是步長
df.iloc[0:8:2]

在這裡插入圖片描述

第四種 Boolean數組做索引

// True 為顯示,False為不顯示
df.iloc[[True, False, True, False, True, False, True, False],[True, False, True]]

在這裡插入圖片描述

註意:此時Boolean數組的長度需對應df的行列數
此外還可以這樣用

df.iloc[:,df.columns!='人口']

在這裡插入圖片描述

第五種 帶一個參數的可調用函數做索引

// A code block
df.iloc[lambda x: x.index + 2 <  8 ]

在這裡插入圖片描述

到此這篇關於pandas.DataFrame.iloc的具體使用詳解的文章就介紹到這瞭,更多相關pandas.DataFrame.iloc的使用內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!

推薦閱讀: